[상장기업 자회사] LLM 파인튜닝,RAG,LWM 담당 (4년 이상)

[담당업무]

 • 대규모 언어 모델 (LLM) 연구 개발 및 최적화

  - 최신 LLM 트렌드 및 기술 연구 분석, 새로운 모델 구조 및 학습 기법 연구 개발

  - LLM 모델 학습, 평가, 성능 개선 및 최적화 (학습 데이터 구축, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 압축 및 경량화 등)

  - 새로운 기술 및 방법론을 실제 서비스 및 제품에 적용 연구

  - 관련 기술 분야의 문제점 발굴 및 혁신적인 해결 방안 제시

  - 다양한 LLM 기반 서비스 및 제품 개발 지원

• 검색 증강 생성 (RAG) 시스템 설계, 구축 및 관리:

  - RAG 시스템 아키텍처 설계 및 구현 (검색 모듈, 생성 모듈, 랭킹 모듈 통합 등)

  - 고성능, 고효율 RAG 시스템 구축 및 운영 (데이터베이스 연동, API 개발, 성능 모니터링 및 개선 등)

  - RAG 시스템 기반 서비스 및 제품 개발 및 기술 지원

• 관련 부서 협업 및 기술 지원:

  - 제품 개발팀, 서비스 운영팀 등 유관 부서와 긴밀하게 협력하여 기술 지원 및 컨설팅 제공

[자격요건]

  - 컴퓨터 과학, 인공지능, 자연어 처리 또는 관련 분야 석사/박사 학위 소지자

    * 대학원 경력 인정

  - 대규모 언어 모델 (LLM) 및 검색 증강 생성 (RAG) 분야 2년 이상 연구 개발 경력

  - Python, TensorFlow, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 능숙

  - 자연어 처리, 기계 학습, 딥러닝 관련 탄탄한 이론적 지식 보유

  - 영어 논문 및 기술 문서 해독 및 활용 능숙

[우대사항]

  - 대규모 언어 모델 (GPT, PaLM, LLaMA 등) 개발 및 Fine-tuning 경험

  - RAG 시스템 구축 및 운영 경험 (OpenAI API, LangChain, Haystack 등 활용 경험)

  - 분산 학습, 모델 압축 및 경량화, 효율적인 추론 기술 경험

  - 다양한 자연어 처리 task (QA, 텍스트 생성, 텍스트 분류, 요약 등) 경험

  - 관련 분야 논문 발표 및 특허 출원 경험

  - 뛰어난 문제 해결 능력 및 분석적 사고 능력

  - 적극적이고 능동적인 자세와 뛰어난 커뮤니케이션 능력

  - [특정 산업 분야]  LMM/RAG 응용 개발 경험 (해당되는 경우 명시)

 [제출서류]

  - 국문 또는 영문 이력서 (자유 양식, 경력 상세 기술 필수)

  - 자기소개서 (경력 및 지원 분야에 대한 기여 가능성,  LMM/RAG 분야에 대한 비전 및 열정 등을 중심으로 기술)

  - (선택 사항) 경력 기술서, 포트폴리오 (GitHub, 블로그 링크 등),  논문/특허 목록

[근무지] 서울 서초동

• 경력 5년 이상 ~ 13년 이하

• 석사졸업이상